Preparation and Use of Decellularized Extracellular Matrix for Tissue Engineering
Notice bibliographique
Résumé
The multidisciplinary fields of tissue engineering and regenerative medicine have the potential to revolutionize the practise of medicine through the abilities to repair, regenerate, or replace tissues and organs with functional engineered constructs. To this end, tissue engineering combines scaffolding materials with cells and biologically active molecules into constructs with the appropriate structures and properties for tissue/organ regeneration, where scaffolding materials and biomolecules are the keys to mimic the native extracellular matrix (ECM). For this, one emerging way is to decellularize the native ECM into the materials suitable for, directly or in combination with other materials, creating functional constructs. Over the past decade, decellularized ECM (or dECM) has greatly facilitated the advance of tissue engineering and regenerative medicine, while being challenged in many ways. This article reviews the recent development of dECM for tissue engineering and regenerative medicine, with a focus on the preparation of dECM along with its influence on cell culture, the modification of dECM for use as a scaffolding material, and the novel techniques and emerging trends in processing dECM into functional constructs. We highlight the success of dECM and constructs in the in vitro, in vivo, and clinical applications and further identify the key issues and challenges involved, along with a discussion of future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».